- Étape 1 : Clonez le dépôt HFO_DQN depuis GitHub.
- Étape 2 : Installez le simulateur HFO et les dépendances Python en utilisant requirements.txt.
- Étape 3 : Configurez les paramètres d'entraînement dans un fichier YAML ou un script Python.
- Étape 4 : Exécutez le script d'entraînement pour commencer la formation de l'agent DQN.
- Étape 5 : Utilisez les scripts d'évaluation pour tester la performance dans l'environnement HFO.
- Étape 6 : Analysez les journaux et graphiques pour évaluer le comportement de l'agent et ajuster les hyperparamètres.
- Étape 7 : Intégrez des architectures de réseau ou des algorithmes personnalisés selon les besoins.